Der cNode CoPilot – Wie natürliche Sprache zu Forecasts und Szenarien wird

Einstieg: Der Mythos vom „Zugriff auf alle Daten“

Viele Unternehmen sitzen auf wertvollen Daten – aber der Zugriff bleibt kompliziert. Wer heute wissen will, „Wie wirkt sich eine Preisanpassung auf unseren Cashflow im Q4 aus?“, muss SQL beherrschen, Modell-Logiken verstehen und Datenquellen manuell verknüpfen.

Genau hier setzt der cNode CoPilot an. Er übersetzt natürliche Sprache in konkrete, nachvollziehbare Modellabfragen – und liefert Forecasts oder Simulationen in Sekunden. Das Ergebnis: KI-Unterstützung ohne Blackbox-Gefahr.

Was der cNode CoPilot kann

Ein Beispiel aus der Praxis:

Eingabe (natürliche Sprache):
„Simuliere einen 10 % OPEX-Anstieg in Q3 und zeige den Forecast-Impact auf Working Capital.“

Der CoPilot identifiziert automatisch:

• Absicht (Intent): Simulation

• Ziel (Target): Working Capital

• Parameter: OPEX +10 %, Zeitraum Q3

Ausgabe:

• Szenario-Visualisierung

• Erklärbare Modellausgabe

• Audit-Log für Nachvollziehbarkeit

So entsteht ein interaktiver Entscheidungsprozess, der allen Nutzer:innen offensteht – unabhängig von Data-Science-Know-how.

Technischer Aufbau: NLP → SQL / NLP → Model Mapping

Die erste Implementierung nutzt die OpenAI API (GPT-4o) mit spezieller Prompt-Logik für cNode-Datenmodelle.

Architektur des CoPilot:

1. NLP Layer: Intent Detection & Entity Recognition

2. Mapping Layer: Transformation zu SQL-Query oder Model-Call

3. Output Layer: Forecast, Simulation, SHAP-Erklärung

Beispiel:

• Input: „Forecast cashflow impact if churn increases by 5% in Q2“

• Prozess: Generierte SQL + Model Predict + Delta-Auswertung

• Output: Prognose mit Szenario-Impact und erklärbaren Einflussfaktoren

Modellflexibilität: Mehr als nur OpenAI

Viele Unternehmen – insbesondere in Finanzwesen, Healthcare oder Behörden – haben hohe Datenschutzanforderungen. cNode ist darauf vorbereitet:

• Integration lokaler LLMs (z. B. Mistral, LLaMA 3, Falcon)

• On-Prem oder Private-Cloud-Deployment

• Entkopplung von NLP- und Forecast-Modul

Vorteil: Datensouveränität bleibt erhalten. Unternehmen behalten volle Kontrolle über:

• Datenzugriff

• Modellantworten

• Logs & Audit Trails

Governance & Sicherheit

Jede Anfrage im CoPilot wird:

• versioniert (MLflow)

• auditierbar protokolliert (Haloframe)

• in eine Rollenlogik eingebettet (z. B. Finance darf nur Finance-Cluster triggern)

Wichtig:

• Externe Modelle haben keinen direkten Zugriff auf Rohdaten

• Ergebnisse sind erklärbar (SHAP/LIME), überprüfbar (Query + Prediction + Delta) und rückspielbar für Compliance-Dokumentation

UX-Perspektive

Der CoPilot ist in die cNode-WebApp integriert und unterstützt:

• Forecast-Generierung

• Szenarien & Simulationen

• Modellvergleiche („Welches Modell performt aktuell am besten für Cluster X?“)

• Automatisiertes Reporting in Form von Entscheidungsnotizen

Das Ergebnis: Ein intuitiver Zugang zu komplexer Modelllogik – ohne technische Barriere.

Fazit: Warum das relevant ist

Der cNode CoPilot ist kein „schlaues Chatfeld“. Er ist ein Governance-konformer Decision Layer, der natürliche Sprache mit Forecast-Intelligenz und Auditing verbindet.

Damit zeigt cNode, wie LLMs verantwortungsvoll, modular und erklärbar in Unternehmensentscheidungen integriert werden können – von Startups bis Großkonzernen.

👉 Frage an die Leser:innen: Welche Forecasts oder Szenarien würden Sie gerne per Spracheingabe aus Ihren Daten generieren?